Investigation of out-of-plane motion artifacts in 2D noninvasive vascular ultrasound elastography
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound noninvasive vascular elastography (NIVE) has shown its potential to measure strains of carotid arteries to predict plaque instability. When two-dimensional (2D) strain estimation is performed, either in longitudinal or cross-sectional view, only in-plane motions are considered. The motions in elevation direction (i.e. perpendicular to the imaging plane), can induce estimation artifacts affecting the accuracy of 2D NIVE. The influence of such out-of-plane motions on the performance of axial strain and axial shear strain estimations has been evaluated in this study. For this purpose, we designed a diseased carotid bifurcation phantom with a 70% stenosis and an in vitro experimental setup to simulate orthogonal out-of-plane motions of 1 mm, 2 mm and 3 mm. The Lagrangian speckle model estimator (LSME) was used to estimate axial strains and shears under pulsatile conditions. As anticipated, in vitro results showed more strain estimation artifacts with increasing magnitudes of motions in elevation. However, even with an out-of-plane motion of 2.0 mm, strain and shear estimations having inter-frame correlation coefficients higher than 0.85 were obtained. To verify findings of in vitro experiments, a clinical LSME dataset obtained from 18 participants with carotid artery stenosis was used. Deduced out-of-plane motions (ranging from 0.25 mm to 1.04 mm) of the clinical dataset were classified into three groups: small, moderate and large elevational motions. Clinical results showed that pulsatile time-varying strains and shears remained reproducible for all motion categories since inter-frame correlation coefficients were higher than 0.70, and normalized cross-correlations (NCC) between radiofrequency (RF) images were above 0.93. In summary, the performance of LSME axial strain and shear estimations appeared robust in the presence of out-of-plane motions (<2 mm) as encountered during clinical ultrasound imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».